****** 服务器上跑过程序经常能遇到out of memory 这个问题,下面是我经常在实验室碰到的解决方法. 1.使用命令nvidia-smi,看到GPU显存被占满: 2.尝试使用 ps aux|grep PID命令查看占用GPU内存的线程的使用情况.如下 解决办法: 1.根据以上操作即可确认同与你使用一台服务器的其他人是谁在占用GPU.与对方沟通后如果程序已经跑完但是仍在占用显存可KILL掉该进程. ***因服务器资源有限,大家在使用过程中及时互相沟通,保证机器利用效率. 2.多GPU的

GPU的内存按照所属对象大致分为三类:线程独有的.block共享的.全局共享的.细分的话,包含global, local, shared, constant, and texture memoey, 我们重点关注以下两类内存 Global memory Global memory resides in device memory and device memory is accessed via 32-, 64-, or 128-bytes memory transactions Shared

http://www.bogotobogo.com/cplusplus/CppCrashDebuggingMemoryLeak.php Incorrect Memory Usage and Corrupted Memory Here are the primary sources of the memory related problems. Using memory not initialized Using memory that we do not own Using more memor

笔者在ubuntu上跑Tensorflow的程序的时候,中途使用了Win+C键结束了程序的进行,但是GPU的显存却显示没有释放,一直处于被占用状态. 使用命令 nvidia-smi 显示如下 两个GPU程序都在执行中,实际上GPU:0已经被笔者停止了,但是GPU没有释放,进程还在继续,所以只有采用暴力手段了,将进程手动关闭掉,进程编号如图中红线部分,由于笔者在两个GPU跑的程序一样,很难从程序名称上找到自己,却可以从GPU:num上找到自己的PID. 关闭命令如下: sudo kill -9 P

问题描述: Tensorflow 训练时运行越来越慢,重启后又变好. 用的是Tensorflow-GPU 1.2版本,在GPU上跑,大概就是才开始训练的时候每个batch的时间很低,然后随着训练的推进,每个batch的耗时越来越长,但是当我重启后,又一切正常了? 问题查找: 一开始查到的原因是batch_size 和 batch_num的问题,通过python yield 数据生成器解决,确保内存每次处理的数据确定是batch_size大小,但是发现运行效率还是不高,所以查阅google的一些资

GPU占用率查看: 方法一:任务管理器 如图,GPU0和GPU1的占用率如下显示. 方法二:GPU-Z软件       下面两个GPU,上面是GPU0,下面是GPU1 sensors会话框里的GPU Load就是占用率 大家可以查看GPU0和GPU1的使用与否和使用率 方法三:终端查看 在运行中输入cmd,打开终端 输入cd C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI 回车 输入nvidia-smi 输出为 其中GPU下的0和1 指不同GPU,Memory

转自:http://blog.csdn.net/jadyer/article/details/7960802 资料参考来源自兔大侠,并略作修改:http://www.tudaxia.com/archives/10,在此鸣谢!! #!/bin/sh #------------------------------------------------------------------------------------------------------------- #实际使用中,需注意以下两点

构建可扩展的GPU加速应用程序(NVIDIA HPC) 研究人员.科学家和开发人员正在通过加速NVIDIA GPU上的高性能计算(HPC)应用来推进科学发展,NVIDIA GPU具有处理当今最具挑战性的科学问题的计算能力.从计算科学到人工智能,GPU加速应用正在带来突破性的科学发现.流行的语言如C.C++.FORTRAN和Python正被用来开发.优化和部署这些应用程序. 面向HPC的GPU程序设计 NVIDIA GPU可以编程得很像CPU.从替换GPU优化的数学库开始.使用标准C++并行算法和

本文来自计算机体系结构专家王逵.他认为,“摩尔定律结束之后,性能提升一万倍”不会是科幻,而是发生在我们眼前的事实.   2008年,<三体2:黑暗森林>里写到:   真的很难,你冬眠后不久,就有六个新一代超级计算机大型研究项目同时开始,其中三个是传统结构的,一个是非冯结构的,另外两个分别是量子和生物分子计算机研究项目.但两年后,这六个项目的首席科学家都对我说,我们要的计算能力根本不可能实现.量子计算机项目是最先中断的,现有的物理理论无法提供足够的支持,研究撞到了智子的墙壁上.紧接着生物分子计算

导读: CPU和GPU之所以大不相同,是由于其设计目标的不同,它们分别针对了两种不同的应用场景.CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型,而GPU面对的则是类型高度统一的.相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境. “为什么现在更多需要用的是 GPU 而不是 CPU,比如挖矿甚至破解密码? ” 以下是比较准确靠谱的回答: 1.现在更多被需要的依然是CPU,只是GPU在大规模并发计算中体现出其一技之长所以应用范围逐渐变得广泛,并成为近些年的热点话题之一. 为什么二者会有如此的不同

1 读取操作系统和CLR的版本 OperatingSystem os = System.Environment.OSVersion; Console.WriteLine(“Platform: {}”, os.Platform); Console.WriteLine(“Service Pack: {}”, os.ServicePack); Console.WriteLine(“Version: {}”, os.Version); Console.WriteLine(“VersionString:

1 读取操作系统和CLR的版本 OperatingSystem os = System.Environment.OSVersion; Console.WriteLine("Platform: {0}", os.Platform); Console.WriteLine("Service Pack: {0}", os.ServicePack); Console.WriteLine("Version: {0}", os.Version); Consol

转自:http://luofl1992.is-programmer.com/posts/38830.html CUDA编程中,习惯称CPU为Host,GPU为Device.编程中最开始接触的东西恐怕是并行架构,诸如Grid.Block的区别会让人一头雾水,我所看的书上所讲述的内容比较抽象,对这些概念的内容没有细讲,于是在这里作一个整理. Grid.Block和Thread的关系 Thread  :并行运算的基本单位(轻量级的线程)Block   :由相互合作的一组线程组成.一个block中的th

本小节笔记大纲: 1.Communication patterns gather,scatter,stencil,transpose 2.GPU hardware & Programming Model SMs,threads,blocks,ordering Synchronization Memory model: local, shared, global Atomic Operation 3.Efficient GPU Programming Access memory faster co

本小节笔记大纲: 1.Communication patterns gather,scatter,stencil,transpose 2.GPU hardware & Programming Model SMs,threads,blocks,ordering Synchronization Memory model: local, shared, global Atomic Operation 3.Efficient GPU Programming Access memory faster co

CUDA SHARED MEMORY shared memory在之前的博文有些介绍,这部分会专门讲解其内容.在global Memory部分,数据对齐和连续是很重要的话题,当使用L1的时候,对齐问题可以忽略,但是非连续的获取内存依然会降低性能.依赖于算法本质,某些情况下,非连续访问是不可避免的.使用shared memory是另一种提高性能的方式. GPU上的memory有两种: · On-board memory · On-chip memory global memory就是一块很大的on

Memory kernel性能高低是不能单纯的从warp的执行上来解释的.比如之前博文涉及到的,将block的维度设置为warp大小的一半会导致load efficiency降低,这个问题无法用warp的调度或者并行性来解释.根本原因是获取global memory的方式很差劲. 众所周知,memory的操作在讲求效率的语言中占有极重的地位.low-latency和high-bandwidth是高性能的理想情况.但是购买拥有大容量,高性能的memory是不现实的,或者不经济的.因此,我们就要尽量

程序出现错误很正常,一个优秀的程序员必须学会调试,发现错误并改正.减少程序错误最有效的方法是:在敲代码之前,多花点时间思考,如何构造程序,数据结构和算法,尽量把细节提前写下来,可以尝试着在纸上写出核心代码,这样可以减少今后修改代码的时间. 1.常用的调试技巧 (1)代码检查,重新阅读程序,排除比较明显的错误.编译时带上-Wall参数,生成所有的警告信息.          gcc -Wall -pedantic -ansi   表示以ansi/iso生成所有的警告西信息. (2)取样法:在程序中

1.GPU与CPU结构上的对比 2.GPU能加速我的应用程序吗? 3.GPU与CPU在计算效率上的对比 4.利用Matlab进行GPU计算的一般流程 5.GPU计算的硬件.软件配置 5.1 硬件及驱动 5.2 软件 6.示例Matlab代码——GPU计算与CPU计算效率的对比 1.GPU与CPU结构上的对比 原文: Multicore machines and hyper-threading technology have enabled scientists, engineers, and f

GPU的功耗远远超过CPUCache, local memory: CPU > GPU Threads(线程数): GPU > CPURegisters: GPU > CPU 多寄存器可以支持非常多的Thread,thread需要用到register,thread数目大,register也必须得跟着很大才行.SIMD Unit(单指令多数据流,以同步方式,在同一时间内执行同一条指令): GPU > CPU. 在计算机上运行的程序从性能的角度来说大致可分为三类:(1) I/O int

CPU: 型号:grep "model name" /proc/cpuinfo |awk -F ':' '{print $NF}' 数量:lscpu |grep "CPU socket" |awk '{print $NF}' 或 lscpu |grep "Socket" |awk '{print $NF}' 每个CPU的核数:lscpu |grep "Core(s) per socket" |awk '{print $NF}'